折れ線グラフ（1変数）
Contents
20. 折れ線グラフ（1変数）¶
20.1. 概要¶
20.2. Plotlyによる作図方法¶
20.3. MADB Labを用いた作図例¶
20.3.1. 下準備¶
import pandas as pd
import plotly.express as px
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 前処理の結果，以下に分析対象ファイルが格納されていることを想定
PATH_DATA = '../../data/preprocess/out/episodes.csv'
# Jupyter Book用のPlotlyのrenderer
RENDERER = 'plotly_mimetype+notebook'
# 連載週数の最小値
MIN_WEEKS = 5
# 抽出するマンガ作品数
N_CNAMES = 4
def show_fig(fig):
"""Jupyter Bookでも表示可能なようRendererを指定"""
fig.update_layout(margin=dict(t=50, l=25, r=25, b=25))
# 凡例でグラフが潰れないよう調整
fig.update_layout(legend={
'yanchor': 'top',
'xanchor': 'left',
'x': 0.01, 'y': 0.99})
fig.show(renderer=RENDERER)
df = pd.read_csv(PATH_DATA)
20.3.2. エピソードの掲載日と掲載位置¶
mcnames = sorted(df['mcname'].unique())
for mcname in mcnames:
df_tmp = df[df['mcname']==mcname].reset_index(drop=True)
df_cname = \
df_tmp.value_counts('cname').reset_index(name='weeks')
df_cname = \
df_cname.sort_values(
'weeks', ascending=False, ignore_index=True)
cnames = df_cname['cname'][:N_CNAMES].values
df_plot = df_tmp[df_tmp['cname'].isin(cnames)].\
reset_index(drop=True)
df_plot = df_plot.rename(columns={
'cname': '作品名',
'datePublished': '掲載日',
'pageStartPosition': '掲載位置',
'epname': '話名'})
fig = px.line(
df_plot, x='掲載日', y='掲載位置',
color='作品名', title=f'{mcname}の長期連載作品',
hover_data=['話名'], height=500)
fig.update_layout(hovermode='x unified')
show_fig(fig)
20.3.3. エピソードの話数と掲載位置¶
def add_epid_to_df(df):
"""dfのcnameごとに1から順番に話数を追加"""
cnames = df['cname'].unique()
df_out = pd.DataFrame()
for cname in cnames:
df_tmp = df[df['cname']==cname].reset_index(drop=True)
df_tmp['epid'] = df_tmp.index + 1
df_out = pd.concat([df_out, df_tmp], ignore_index=True)
return df_out
mcnames = sorted(df['mcname'].unique())
for mcname in mcnames:
df_tmp = df[df['mcname']==mcname].reset_index(drop=True)
df_cname = \
df_tmp.value_counts('cname').reset_index(name='weeks')
df_cname = \
df_cname.sort_values(
'weeks', ascending=False, ignore_index=True)
cnames = df_cname['cname'][:N_CNAMES].values
df_plot = df_tmp[df_tmp['cname'].isin(cnames)].\
reset_index(drop=True)
df_plot = add_epid_to_df(df_plot)
df_plot = df_plot.rename(columns={
'cname': '作品名',
'epname': '話名',
'epid': '話数',
'pageStartPosition': '掲載位置',})
fig = px.line(
df_plot, x='話数', y='掲載位置',
facet_col='作品名', facet_col_wrap=2,
title=f'{mcname}の長期連載作品',
hover_data=['話名'], height=500)
fig.update_layout(
hovermode='x unified')
show_fig(fig)